Задание №1 Представить следующую информацию о классификации в русском языке в виде графа. Местоимения в русском языке бывают трех лиц: 1-го, 2-го и 3-го. Во всех трех лицах они могут быть единственного и множественного числа. Местоимения 3-го лица единственного числа, кроме того, изменяются по родам. Местоимение 1-го лица единственного числа – я, местоимение 1-го лица множественного числа – мы. Местоимение 2-го лица единственного числа – ты, местоимение 2-го лица множественного числа – вы. Местоимения 3-го лица единственного числа: мужского рода – он, женского рода – она, среднего рода – оно. Местоимение 3-го лица множественного числа – они.
Задание №2 Ответить на вопрос: является ли деревом граф, полученный при решении задания


Решение Временной ряд – совокупность значений какого-либо показателя за несколько последовательных моментов или периодов времени. Аддитивная модель – модель вида: Y=T+S+E, где Т — трендовая компонента; S – циклическая компонента; Е – случайная компонента. Алгоритм построения аддитивной модели. Шаг1. Выравнивание исходных уровней ряда методом скользящей средней:
1.Суммируем уровни ряда последовательно за каждый промежуток времени, в котором наблюдаются колебания со сдвигом на один момент времени и определяем условные величины показателя Y.
2.Делим полученные величины на число моментов времени в промежутке и находим скользящие средние.
3.Находим средние значения из двух последовательных скользящих средних – центрированные скользящие средние.
Шаг 2. Оценка сезонной компоненты:
1.Находим оценку сезонной компоненты, как разность между фактическими уровнями ряда и центрированными скользящими средними.
2.Находим средние оценки сезонной компоненты за каждый промежуток времени, в котором наблюдаются колебания  .
3.Исходя из условия взаимопогашения сезонных воздействий определяем корректирующий коэффициент k: в аддитивной модели ; где n – период колебаний.
4.Рассчитываем скорректированные значения сезонных компонент: в аддитивной модели:
Шаг 3. Элиминирование влияния сезонной компоненты: Находим значения Т+Е как Y-S – в аддитивной модели. Шаг 4. Определение трендовой компоненты ряда.

---

1.Трендовая компонента ряда определяется с помощью построения регрессионной модели, параметры которой находятся методом наименьших квадратов.
2.С помощью уравнения регрессии находим уровни трендовой компоненты Т для каждого момента времени t.

Шаг 6. Находим значения Т+S. Шаг 7. Находим случайную компоненту Е= Y-(T+S) Шаг 8. Оценка качества модели.
1.Находим сумму квадратов случайной компоненты.
2.Находим отношение суммы квадратов случайной компоненты к общей сумме квадратов отклонений уровней ряда от его среднего значения: %

---

Смотрите также файлы

• Обучающегося группы.docx

• Лабораторная работа 1 по теме Методы решения нелинейных уравнений по дисциплине Численные методы.docx

• Основы теории электромагнитных полей и волн.docx

• Лабораторная работа 1 Электрическая цепь Цель построить и изучить простую электрическую цепь.docx

• Методические рекомендации к теме 13. Социальноэкономическое.pdf